分子模拟周刊:第 9 期

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刊首语

我们从古以来,就有埋头苦干的人,有拚命硬干的人,有为民请命的人,有舍身求法的人,……虽是等于为帝王将相作家谱的所谓“正史”,也往往掩不住他们的光耀,这就是中国的脊梁。

这一类的人们,就是现在也何尝少呢?他们有确信,不自欺;他们在前仆后继的战斗,不过一面总在被摧残,被抹杀,消灭于黑暗中,不能为大家所知道罢了。说中国人失掉了自信力,用以指一部分人则可,倘若加于全体,那简直是诬蔑。

要论中国人,必须不被搽在表面的自欺欺人的脂粉所诓骗,却看看他的筋骨和脊梁。自信力的有无,状元宰相的文章是不足为据的,要自己去看地底下。

  ——鲁迅《且介亭杂文·中国人失掉自信力了吗》

中国自古有四海之内皆兄弟的说法, 因为他们都自认为炎黄子孙. 中国也自古蔑称四海之外为东夷, 西戎, 南蛮, 北狄.

这四海是哪四海? 是传统意义上的东海, 西海, 南海, 北海, 还是今天的太平洋, 大西洋, 印度洋, 北冰洋? 如果是前者, 那现今的东亚, 中亚之内都算兄弟, 其他地方仍是四海之外; 如果是后者, 那真当算世界大同了.

中国一面蔑称四海之外, 一面却又宣称外来的和尚会念经, 颇有自大自卑症状, 在两个极端之间摇摆. 这也和很多人的表现相似, 顺境时妄自尊大, 逆境时怀疑自己, 总是不能以平常心看待.

无论是国家还是个人, 首先必得自信而不自大, 然后才能客观地评估自己, 而要做到一点, 就要明白, 我们的力量来自哪里, 我们凭着什么做到, 也要明白, 我们的局限在哪里, 我们不是什么都能做到.

中国行至今日而没有淹没在历史尘埃中, 当属幸运, 但绝不是幸运那么简单. 如果简单地将其归结为幸运, 埋没在历史中的那些无名脊梁就白白死掉了, 今天正在创造历史的脊梁也将断掉了.

我们有今日的中国, 是依靠这些脊梁, 今后的中国, 未来的中国, 所能依靠的, 依然是这些脊梁. 自断脊梁的事, 想想也会觉得疼吧?

而断掉了脊梁的中国, 真真成为中国虫了.

在线讲座第42期

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【陈照强】蛋白质口袋的动态特征分析方法发展机器应用研究

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资源工具

1. Linux命令大全

在线查询各种Linux命令, 目前我发现的整理最好的.

2. 矩阵微分计算器

在线工具, 计算矩阵表达式的导数, 背后的理论来自作者的一篇论文. 在需要推导矩阵导数的时候, 很有帮助.

3. Secondary structure assignment Secondary structure assignment and prediction and prediction

蛋白二级结构的讲义, 内容比较全, 二级结构的分类, 预测方法, 可用的工具都有介绍.

4. In silico generation of novel, drug-like chemical matter using the LSTM deep neural network

将化合物的SMILES表达式视为一种语言, 训练深度网络学习这种语言, 训练好的网络就会说这种语言了, 说出后就生成了分子, 就像圣经中说的, In the beginning was the Word, The Word became flesh. 效果虽然未必好, 但思路很好.

论文采风

学艺术和建筑的, 经常要外出采风和写生. 做科研的也同样需要, 只不过换成了阅读文献和查看问题. 阅读别人的论文其实就是采风, 而尝试解决别人提出的问题, 就是写生了.

1. Quantification of Solvent Contribution to the Stability of Noncovalent Complexes (提供: 刘玉杰)

利用PMF计算结合自由能, 其中涉及熵的计算.

2. On the calculation of entropy from covariance matrices of the atomic fluctuations

上篇文章计算熵所用方法的原始文献. 常规计算熵的方法是, 先计算力常数矩阵(Hessian), 再对角化得到频率, 进而计算熵. 这篇文献是先计算坐标的协方差矩阵, 再根据其行列式直接计算熵. 高阶矩阵行列式的计算也很慢, 标度与对角化差不多, 所以这种方法主要的优点在于只需要轨迹就可以直接得到熵. 可以考虑加到我的gmx_mmpbsa脚本中.

3. Fast Random Rotation Matrices

如果你需要均匀地随机选取球面上的点, 或者均匀地随机旋转物体, 可以使用这篇文章中的方法. 这是wiki上推荐的最简单方法. 有c代码参考. 不过代码中有个bug, 修正方法参考Sampling a Uniformly Random Rotation. python版本参考Random Rotation Matrix in Python.

问题写生

我在做锌离子蛋白的MD,锌与其配位残基的构象无法维持. 刚测试了一下GMX中的力场对锌离子的模拟效果,大多力场无法识别,charmm竟然也无法识别,有些力场识别了也无法维持其与配位残基的配位构象,目前发现gromos96 536a 支持锌离子,且其与HIS,ASP的配位构象能很好的维持. 注意,此处我修订了HIS中N上H的位置,根据具体情况可选HISD/HISE。而锌离子与CYS的配置构象无法维持。上述测试基于4配位,估计5-6配位应该也好着,如果可以不想去沾染成键模型. 各种谁有成键模型的成功经验给介绍一下,想学习学习,谢谢!

我没有具体处理过,但我想如果非键模型无法维持构型的话,成键模型力场又无参数的话,可以采用几种近似,1,使用约束,维持需要的构型,2,借用其他力场,如uff的成键参数,3,自己拟合参数。如果你感兴趣,可以都试试,看看哪些效果好些

amber可以识别,但最终模拟出来的锌离子配位构型无法维持,gromos536a那个可以很好的维持和HIS ASP的配位构象,始终距离在2 A左右,和晶体结构中非常接近,CYS配位就不行了,所以还得想其它办法

我的是个锌膜蛋白,我原来是用charmm-gui产生的top,它直接把锌离子给通过限制处理了,而不是用的非键模型,我也怀疑是top问题,然后我用了一个其它的锌蛋白,第一步就不能产生top,报错是锌残基不在残基数据库中。charmm36力场存在与否都被这么自动处理了,不知道问题在哪?如果把锌蛋白中的锌离子除去,就可以正常产生top了

charmm-gui我猜是自动用了约束模型, 你自己做的话没法自动, 必须手动完成

gromacs里有镁原子的定义, 那么我在处理镁离子的话,是不是直接可以用gromacs里的定义呢?

问题在于金属离子是不是配位, 如果是游离的金属离子, 那直接使用力场已有的就好, 因为现有的离子参数都是游离离子的, 但如果离子和蛋白有配位, 你使用游离离子参数的话, 没法保证模拟过程中离子不脱离, 如果离子脱离了, 蛋白的结构无法维持, 这种情况下模拟就不合理了

那么,如果这个镁离子单纯只是作为辅因子存在呢?例如在ATP水解酶里,镁离子只是作为蛋白和ATP之间的桥梁存在,没有镁离子不会导致蛋白结构的瓦解. 这种时候,是不是就可以直接用力场里的镁离子就行了?

如果是可以自由移动的, 用已有的参数应该可以

那么如果是不移动的话,这个镁离子的top文件应该怎么处理呢?和相关的氨基酸残基一起用gaussian重新算?

前面讨论过, 有多种做法, 约束, 成键模型

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